SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD token-saver

Сокращение использования токенов ИИ на 96%. Оптимизация промптов с помощью корейской базы данных контекста. Триггеры: "экономия токенов", "сейвер токенов", "сохранение контекста", "поиск по памяти", "оптимизация промптов".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI 토큰 사용량 96% 절감. 한국어 Context DB로 프롬프트 최적화. Trigger: "토큰 절약", "토큰세이버",…»

AI 토큰 사용량 96% 절감. 한국어 Context DB로 프롬프트 최적화. Trigger: "토큰 절약", "토큰세이버", "컨텍스트 저장", "메모리 검색", "프롬프트 최적화".

ClawHub Agent Skills автор: dorongss v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 284 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Сокращение использования токенов ИИ на 96%.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: AI 토큰 사용량 96% 절감. 한국어 Context DB로 프롬프트 최적화. Trigger: "토큰 절약", "토큰세… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (token-saver) не совпадает с папкой (token-saver-kr)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 6
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 284 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Длина description 103: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed TokenSaver memory helper that sends user-chosen saved and searched context to an external API, with no hidden automation or destructive behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.